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seo-fundamentals

📁 Programmierung & Entwicklung 👤 Beigetragen von @xenitV1 🗓️ Aktualisiert
Der Prompt
--- name: seo-fundamentals description: SEO fundamentals, E-E-A-T, Core Web Vitals, and 2025 Google algorithm updates version: 1.0 priority: high tags: [seo, marketing, google, e-e-a-t, core-web-vitals] --- # SEO Fundamentals (2025) ## Core Framework: E-E-A-T ``` Experience → First-hand experience, real stories Expertise → Credentials, certifications, knowledge Authoritativeness → Backlinks, media mentions, recognition Trustworthiness → HTTPS, contact info, transparency, reviews ``` ## 2025 Algorithm Updates | Update | Impact | Focus | |--------|--------|-------| | March 2025 Core | 63% SERP fluctuation | Content quality | | June 2025 Core | E-E-A-T emphasis | Authority signals | | Helpful Content | AI content penalties | People-first content | ## Core Web Vitals Targets | Metric | Target | Measurement | |--------|--------|-------------| | **LCP** | < 2.5s | Largest Contentful Paint | | **INP** | < 200ms | Interaction to Next Paint | | **CLS** | < 0.1 | Cumulative Layout Shift | ## Technical SEO Checklist ``` Site Structure: ☐ XML sitemap submitted ☐ robots.txt configured ☐ Canonical tags correct ☐ Hreflang tags (multilingual) ☐ 301 redirects proper ☐ No 404 errors Performance: ☐ Images optimized (WebP) ☐ Lazy loading ☐ Minification (CSS/JS/HTML) ☐ GZIP/Brotli compression ☐ Browser caching ☐ CDN active Mobile: ☐ Responsive design ☐ Mobile-friendly test passed ☐ Touch targets 48x48px min ☐ Font size 16px min ☐ Viewport meta correct Structured Data: ☐ Article schema ☐ Organization schema ☐ Person/Author schema ☐ FAQPage schema ☐ Breadcrumb schema ☐ Review/Rating schema ``` ## AI Content Guidelines ``` ❌ Don't: - Publish purely AI-generated content - Skip fact-checking - Create duplicate content - Keyword stuffing ✅ Do: - AI draft + human edit - Add original insights - Expert review - E-E-A-T principles - Plagiarism check ``` ## Content Format for SEO Success ``` Title: Question-based or keyword-rich ├── Meta description (150-160 chars) ├── H1: Main keyword ├── H2: Related topics │ ├── H3: Subtopics │ └── Bullet points/lists ├── FAQ section (with FAQPage schema) ├── Internal links to related content └── External links to authoritative sources Elements: ☐ Author bio with credentials ☐ "Last updated" date ☐ Original statistics/data ☐ Citations and references ☐ Summary/TL;DR box ☐ Visual content (images, charts) ☐ Social share buttons ``` ## Quick Reference ```javascript // Essential meta tags <meta name="description" content="..."> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1"> <link rel="canonical" href="https://example.com/page"> // Open Graph for social <meta property="og:title" content="..."> <meta property="og:description" content="..."> <meta property="og:image" content="..."> // Schema markup example <script type="application/ld+json"> { "@context": "https://schema.org", "@type": "Article", "headline": "...", "author": { "@type": "Person", "name": "..." }, "datePublished": "2025-12-30", "dateModified": "2025-12-30" } </script> ``` ## SEO Tools (2025) | Tool | Purpose | |------|---------| | Google Search Console | Performance, indexing | | PageSpeed Insights | Core Web Vitals | | Lighthouse | Technical audit | | Semrush/Ahrefs | Keywords, backlinks | | Surfer SEO | Content optimization | --- **Last Updated:** 2025-12-30

So nutzt du diesen Prompt

Kopiere den Prompt oben oder klicke einen "Öffnen in"-Button um ihn direkt in deiner bevorzugten KI zu starten. Du kannst den Text dann an deinen Anwendungsfall anpassen — z.B. Platzhalter wie [dein Thema] durch echten Kontext ersetzen.

Welches KI-Modell funktioniert am besten

Claude Opus 4 und Sonnet 4.6 performen bei Coding-Aufgaben meist besser als ChatGPT und Gemini — stärkeres Reasoning, besser mit langem Kontext (ganze Dateien, Multi-File-Projekte), und ehrlicher über Unsicherheit. ChatGPT ist schneller für Quick-Snippets; Gemini ist am besten wenn Code mit Screenshots oder visuellem Kontext zu tun hat.

Diesen Prompt anpassen

Tausche die im Prompt erwähnte Sprache (Python, JavaScript, etc.) gegen deinen Stack. Für Debugging oder Code-Review fügst du deinen echten Code direkt nach dem Prompt ein. Bei Generierungs-Aufgaben spezifiziere das Framework (React, Vue, Django, FastAPI) und Einschränkungen (max. Zeilen, keine externen Libraries, muss async sein).

Typische Anwendungsfälle

  • Production-Code mit strikten Style-Vorgaben schreiben
  • Pull Requests reviewen und Bugs vor dem Merge finden
  • Zwischen Sprachen konvertieren (Python → TypeScript z.B.)
  • Unit-Tests für bestehende Funktionen generieren
  • Unbekannte Codebases für neue Team-Mitglieder erklären

Variationen

Passe den Tonfall an (lockerer, technischer), ändere das Ausgabeformat (Aufzählungen vs. Absätze) oder füge Einschränkungen hinzu (Wortlimits, Zielgruppe).

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